池化层是CNN卷积神经网络中常用组件之一。

正确答案是：B: 池化层

Skip-Gram模型是Word2Vec的一种实现方式，它的结构相对简单，主要包括以下几个部分：

1. **输入层**：用于输入目标词。
2. **隐藏层**：通常是一个线性层，用于将输入词转换为一个固定维度的向量表示。
3. **输出层**：用于预测上下文词的概率分布。

在Skip-Gram模型中，输入层接收一个目标词（中心词），通过隐藏层将其映射为一个词向量，然后通过输出层预测该目标词周围的上下文词。整个过程并不涉及池化层（Pooling Layer），因为池化层通常用于卷积神经网络（CNN）中，用于降维和提取特征，而Skip-Gram模型主要是一个前馈神经网络结构，不需要池化操作。

因此，池化层（B）不是Skip-Gram模型的一部分。